[기고] 피지컬 AI에게 물리 법칙을 가르쳐야 하는 이유

AI 요약

챗GPT 등장 이후 AI가 일상이 된 가운데 자율주행차·배송 드론·공장과 병원을 누비는 로봇 등 '피지컬 AI' 시대가 시작됐고, 피지컬 AI는 새벽 빗길·역광·갑자기 뛰어드는 보행자 등 예측 불가능한 물리적 환경에서 작동하므로 알고리즘만으로는 부족해 물리 법칙에 기반한 시뮬레이션이 핵심 도구라고 했습니다. 물리 기반 시뮬레이션은 수천 가지 기상 조건·다양한 도로 재질·야간·역광 환경을 디지털로 실험해 시간과 비용을 줄이고 학습 데이터 부족 문제는 합성 데이터가 메우며, 볼보자동차는 전기차 EX90의 공기역학 시뮬레이션 시간을 24시간에서 6.5시간으로 단축했습니다. 소프트웨어·센서·반도체·기계 부품을 처음부터 통합 시스템으로 설계해 전기·기계·소프트웨어 엔지니어가 개념 단계부터 협업해야 하고, 한국은 반도체·자동차·첨단 제조 역량을 물리 기반 시뮬레이션과 디지털 엔지니어링을 내재화한 통합 설계 플랫폼으로 확장할 기회가 있다고 했습니다.